Oh,no 过拟合！
训练集错误率都到0.4了，验证集还是停留在3.7~2.7之间震荡，振幅还不小。
玩这个人工智能最怕的就是这三个字，损失函数一直震荡不肯往下走，虽然有很多办法来降低过拟合。
但其实最重要的办法还是增加数据质量，这个数据质量包含的东西非常多，最关键的就是包含你真正希望的数据。
常规操作如下
- 增加drop层，给网络增加随机性。（调整网络结构来规避过拟合问题我觉得用处不大）
- 增加数据质量
- 图片增广
1.数据质量增强
我决定研究一下图片结构，还真发现了一些有意思的地方。这个发现让我觉得有门。
是的你们笑的很灿烂，但是可惜对不起了。
我对他们下手了，中间这个小姑娘，你赢了，你做到了人狗一体。
因为有将近1万张图片，所以还是要借助工具。我拿出了MaskRCNN来做这个狗狗的聚焦。
MASKRCNN大法，我对MASKRCNN进行改装，让他可以刚我进行如下的切割：
能够把切割完成的狗单独搞出来，上图是最效果最好的一张。对狗进行分类，然后框图切割。每一个都切出来。
需要说明的是MASKRCNN能区分大约80中分类，狗是其中的一种，我用他来标出狗，并切出来，显然效果很好。
用了大约1小时，数据整理完毕。
下面我是做的处理前后的一些对比。
可以发现，左边的照片中有了一个半老徐娘和一只狗，显然我只关心狗。所以我把人删了，对不起这不是人脸识别系统。而且这也不是我的品位，所以……有点扯远了。
做完图片质量提升，我迫不及待的做了一下训练。
316/316 [==============================] - 147s 467ms/step - loss: 0.04788 - val_loss: 1.7138
这是最后的结果，错误率在1.7左右震荡再也不肯下了。
总之提升了将近一倍，还是很有效的。我的数据集只有10，000张图片122个分类，每个分类还分不到10张。这是个极大地问题。
我要增加数据集。于是有了下面这篇文章。
2.找互联网要数据
麦克引擎：下载BD图片其实可以很直接，反思，有时候我们太依赖引擎了
从网上下载的数据良莠不齐，而且每一类的数据情况还都不太一样。下面这个是美国可卡犬，这已经是分类里效果最好的结果了。大部分图片还都是
这个是美国可卡犬，这已经是分类里效果最好的结果了。大部分图片还都是对的。
猴头梗目录进入了一些奇怪的物种。
我用MASKRCNN大法进行了过滤，结果有些顽强的猫头鹰留了下来。还有一些苏牧也待在那里，这是自然地，CNN没有对狗狗进行细分。手工删除？这个工作量有点大了。
切割完后，图片漂亮多了，可是还有有一些乱入。这个猫头认成狗了，这个苏牧不应该在这里，看来人肉整理在现阶段还是逃不开。我想做一个识别当前目录中最多分类的模型，后来想想还是我自己把这500个目录过一遍吧，可能更快，更快，更快…
有些分类的图就非常魔幻了。这是蓝色加斯科涅短腿犬。
应该长这样，是不是不认识。对了，我也不认识。搜索引擎更不认识看来，给出了很魔幻的结果。图片搜索？我试过了，效果也挺魔幻，毕竟图像检索还真不是做这个的。
大批量的标签数据看来还是得想办法再多搞点啊。